Vortrag zum Thema "Daten statt Raten - Affiliate Methoden für Experten" auf der SEOCampixx am 15.03.2015 in Berlin. Fokus auf das Thema Tracking von Sales mit Hilfe von Sub-ID Tracking und relationaler Datenbanken.

1. Daten statt raten
Affiliate Methoden für Fortgeschrittene & Experten
SEOCampixx 2015 | Tarife.at | Maximilian Schirmer

2. Über mich
Seit 2008 Affiliate & SEO
Seit 2010: Telko
Seit 2012: Tarife.at
Seit 2015: Speaker :/
Business Informatics
(Master) @ TU Wien

4. “Ich weiß, dass ich nichts weiß” – Wissen über den Sale
• Wer ist unser
Besucher?
• Wo wohnt er?
• Welches Gerät?
• Erster Besuch?
Wer? Was?
Woher
Warum?
Wie?
• Welches Produkt
konvertiert?
• Welches Produkt
hat der Besucher
angeklickt?
• Welches Produkt
hat der Besucher
gekauft?
• Channel?
• Keyword?
• Kampagne?
• Partner?
• Point of Contact?
• Absicht?
• Welche LP?
• Welche Aktionen?
• Wieviele Produkte?
• Time-to-Click?
• Time-to-Sale?

5. Der übliche Weg
1
2 3
4
User kommt auf
Landingpage Affiliate prüft
Einnahmen
User klickt auf
Link
Affiliate ist glücklich?

6. Der richtige Weg
1
3 6
7
User kommt auf
Landingpage Affiliate prüft Sale
Details
User klickt auf
Link
Affiliate ist glücklich!
User wird
identifiziert
Klick wird
registriert
Sale wird
registriert
42 5
(optional)
LP wird angepasst

7. Lösung: Datenbank & Sub-ID
Die Schritte im Detail

8. Nutzung von Datenbank & Sub-ID
• Dauerhafter Speicher
• Speichern von User, Klick & Sale
Informationen
• Einträge miteinander verbunden
(Foreign Keys, 1:n Beziehungen)
• Rekursives Auflösen möglich
Datenbank Sub-ID
• Häufig auch Member-ID
• Zusätzliche Information an
Netzwerk
• ([a-zA-Z0-9]+) Zeichen erlaubt
• Parameter im Affiliate Link
• Wird bei Reporting & API
ausgegeben
Möglichkeit, Daten mit einem Klick zu übergeben, die wir
anschließend automatisiert auswerten können

9. Datenbank Aufbau (Beispiel)

10. Der Prozess: User wird identifiziert
1
3 6
7
User kommt auf
Landingpage Affiliate prüft Sale
Details
User klickt auf
Link
Affiliate ist glücklich!
User wird
identifiziert
Klick wird
registriert
Sale wird
registriert
42 5
(optional)
LP wird angepasst

11. Den User identifizieren
• Zeitpunkt: (Vor) Aufbau der Landingpage
• Ziel: Möglichst viele Informationen über den User
• Achtung: Datenschutz Regelungen (Fingerprint, IP etc.)
• Speichern & Eindeutige User-ID erzeugen
• User-ID in Session / Cookie ablegen

12. Den User identifizieren - Beispiel
<RECORD>
<id>12345678</id>
<domain>tarife.at</domain>
<landingpage>/telefon-internet/breitband-internet?ppc_campaign=breitband-kwiv...;ppc_position=1t1&amp;gclid=CJ-0W012xx</landingpage>
<organic_keyword>internet vergleich</organic_keyword>
<referrer>http://www.google.at/aclk?sa=l&amp;ai=....</referrer>
<ppc_keyword>internet xxxxxxxxx</ppc_keyword>
<ppc_match>EXACT</ppc_match>
<ppc_campaign>breitband-kwiv</ppc_campaign>
<ppc_creative>32809718xxx</ppc_creative>
<ppc_position>1t1</ppc_position> (Seite 1, Anzeigen über Serps (top), Platz 1)
<ppc_service>adwords search</ppc_service>
<gclid>CJ-04rPDkcQCFTHLtAxxxx</gclid>
<ip>(würde ich doch niemals speichern)</ip>
<useragent>Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 4.0.3; de-de; Sony Tablet S Build/TISU0143) AppleWebKit/534.30 (KHTML</useragent>
<initdate>03/05/2015 15:28:00</initdate>
<clienthash>961d7788c1db3d483cf48ca205e18600</clienthash> (z.B. MD5 von IP & User-Agent – je nach Sprache!)
</RECORD>

13. Klick wird registriert
1
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User kommt auf
Landingpage Affiliate prüft Sale
Details
User klickt auf
Link
Affiliate ist glücklich!
User wird
identifiziert
Klick wird
registriert
Sale wird
registriert
42 5
(optional)
LP wird angepasst

14. Den Klick registrieren
• Zeitpunkt: Vor Weiterleitung zum Netzwerk (Script)
• Ziel: Informationen über den Klick
• Produkt? Merchant? LP?
• Link Position? A-B Tests? CTA-Text? Analytics?
• Speichern & Eindeutige Klick-ID erzeugen
• Mitspeichern: User-ID (aus Session / Cookie)

15. Den Klick registrieren- Beispiel
<RECORD>
<id>935617</id>
<user>1527819</user>
<vendor>9</vendor>
<product>1</product>
<category>breitband</category>
<target>https://www.merchant.at/landingpage/version1blau</target>
<clickdate>03/05/2015 15:33:44</clickdate>
<att1>exit-fit-6</att1>
<referrer>https://www.tarife.at/telefon-internet/tarifrechner?minuten=...</referrer>
<utma>GA1.2.628326982.142187xxxx</utma>
</RECORD>

16. Klick-ID = Sub-ID
Ŏ
https://partners.webmasterplan.com/click.asp?ref=123456&site=1234&type=text&tnb=45&subid=SUB_ID&diurl=XXX
User weiterleiten (Script) !
http://ad.zanox.com/ppc/?1234c5678&zpar0=[[SUB_ID]]&zpar1=[[value]]

17. Bitte keine “sinnvollen” Daten
• Position des Links (Sidebar, Header, Footer)
• Unterseite
• Kampagne (!!)
• SEO-Keyword (!!!!)
Lesbare Daten – Gefahr des Missbrauchs (Sieht Merchant Sub-IDs?)

18. Sale wird registriert
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User kommt auf
Landingpage Affiliate prüft Sale
Details
User klickt auf
Link
Affiliate ist glücklich!
User wird
identifiziert
Klick wird
registriert
Sale wird
registriert
42 5
(optional)
LP wird angepasst

19. Den Sale identifizieren
• Sale Details über API / POST-Schnittstelle / Export
• Möglichst viele Details zum Sale
• Sub-ID auslesen àspeichern!
• Sale-ID àPrimärschlüssel (Eindeutigkeit)
• Für jeden eingegangenen Sale wiederholen – oder:
• Regelmäßig regelmäßig durchführen (Pull API, Export)

20. Den Sale identifizieren - Beispiel
<RECORD>
<id>123456</id>
<network>2</network>
<key>1407799xxx</key>
<campaign>9821</campaign>
<subid>934256</subid>
<transactionType>1</transactionType>
<transactionStatus>1</transactionStatus>
<commission>56</commission>
<orderAmount>0</orderAmount>
<ip>91.113.1xx.xxx</ip>
<registrationDate>03/04/2015 23:03:53</registrationDate>
<originatingClickDate>03/04/2015 21:35:57</originatingClickDate>
<analytics>1</analytics>
<adwordsconversion>1</adwordsconversion>
</RECORD>

21. Daten verknüpfen
• Sub-ID => Klick-ID
• Klick-ID => User-ID
• User-ID => Alle
Details
• SQL: Views (Joins)

22. Daten verknüpfen - Beispiel
<saleID>5935</saleID><network>2</network><key>1392836542</key><SaleCampaign>10265</
SaleCampaign><SaleSubid>848535</SaleSubid><transactionType>1</transactionType><transactionStatus>1</
transactionStatus><commission>40</commission><orderAmount>0</orderAmount><SaleIP>212.95.7.186</
SaleIP><registrationDate>02/24/2015 23:12:24</registrationDate><originatingClickDate>01/25/2015 22:11:27</
originatingClickDate><analytics>1</analytics><adwordsconversion>1</adwordsconversion><OutgoingID>848535</
OutgoingID><user>1381089</user><vendor>10</vendor><product>22</product><category>handy</
category><OutgoingReferrer>https://www.tarife.at/telefon-internet/breitband-...</
OutgoingReferrer><utma>GA1.2.1433900393.14114xxx</utma><id>1381089</id><domain>tarife.at</
domain><landingpage>/telefon-internet/breitband-internet?...</landingpage><organic_keyword>internet wien</
organic_keyword><InitReferrer>http://www.google.at/aclk?sa=l&amp;ai=....</InitReferrer><ppc_keyword>internet wien</
ppc_keyword><ppc_campaign>breitband-wien</ppc_campaign><ppc_creative>320..</
ppc_creative><ppc_match>PHRASE</ppc_match><ppc_position>1t2</ppc_position><ppc_service>adwords search</
ppc_service><gclid>CIfE1K-H...</gclid><ip>212.95.7.xxx</ip><useragent>Mozilla/5.0..</useragent><initdate>01/25/2015
21:12:38</initdate><clienthash>feb6c22003ba578548....</clienthash>

23. Was wissen wir jetzt?
• Wer ist unser
Besucher?
• Woher kommt er?
• Welches Gerät?
• Erster Besuch?
Wer? Was?
Woher
Warum?
Wie?
• Welches Produkt
konvertiert?
• Welches Produkt
hat der Besucher
angeklickt?
• Welches Produkt
hat der Besucher
gekauft?
• Welcher Channel?
• Welches Keyword?
• Welche Kampagne?
• Welcher Partner?
• Welcher Point of
Contact?
• Was ist seine
Absicht?
• Welche LP?
• Welche Aktionen?
• Wieviele Produkte?
• Time-to-Click?
• Time-to-Sale?

24. Weitere Möglichkeiten
• Identifizieren des Users: Geo-
Abfrage (z.B. Maxmind (teuer))
• Je Region: Welcher Anbieter /
Produkt konvertiert?
• Storno Raten unterschiedlich?
Region
• Browser Footprints in DB
• Wieviele Besuche / Sale?
• Domainübergreifendes Tracking
• Phasenaufteilung je Domain
(Informations-Domain,, Q&A-
Domain, Preisvergleich-Domain,
Support-Domain)
Erster Besuch?
♂
• Wir kennen die Klicks / Produkt
• Wir kennen die Sales / Produkt
• => Genauigkeit steigt mit der
Zeit
Welches Produkt konvertiert?
• Tracking von weiteren Events
• Nutzung eines Vergleichs?
• PageViews tracken?
• Alles ist möglich – abspeichern
in DB mit User-ID
Welche Aktionen?

25. Integration externer Analyse Tools
• Identifizierung des Users mittels UTMA-
Cookie. Problem: Via JS gesetzt
• Möglich: Beim Klick lesen & speichern
• Bei Sale-Identifizierung: Analytics-
Conversion-Tracking Aufrufe “faken”
• PageView, Conversion & Item “Fake”
• Bei Storno: Erneut Analytics Calls faken,
negativer Sales-Betrag -> Storniert!
Google Analytics Google Adwords+
• GCLID bei Identifizierung speichern
• „Offline Conversion“ Feature
• Entweder via API oder manuell als
Datei hochladen
• Bis zu 2 Tage Verzögerung
• Ermöglicht automatische
Gebotsberechnung durch Adwords
(määääh..)
+

26. Beispiel-Codes Analytics

27. Analytics via API (Measurement Protocol Developer Guide)

29. Adwords Import via Upload
Erfordert
ein
vorgegebenes
Format
der
CSV
/
Excel
Files

30. Performance von Channels
Eigene Kampagnen steuern &
kontrollieren

31. Erfolgsmessung
• Wir kennen...
• Kosten unserer Kampagne /
Anzeigengruppe / Keywords /
Placements („Dimension“)
• Besucherzahlen der jeweiligen
Dimension
• Conversions / Umsätze jeder
Dimensionen
• à RoI jeder Kampagne
Kampagnen



Kampagnensteuerung (Dimension)
• Wir kennen ...
• Conversion Rate
• (avg.) Commission
• => Eigenen CPC Berechnen
• => CPC * (1-Stornorate %) =
Effektiver CPC
• Multiplikatoren / Anpassungen
für Anzeigengruppe etc.
• Gebote automatisiert ändern
• Echtzeit!
• Zeit: Daten werden valider!


32. Typisches Vorgehen (Channels & Keywords evaluieren)
• Kampagnen Tags erstellen (Tipp: Auch gleich die Analytics Parameter dafür verwenden..)
• Traffic buchen (200€, 500€, 1000€ - je nach Time To Sale auch mehr / weniger)
• A/B Tests möglich & sinnvoll (je nach # Besucher unterschiedlich valide Aussagen möglich)
• Regelmäßige Kontrolle des RoI (wenn Kostendaten bekannt (Adwords => API) auch automatisiert möglich)
• Am Ende: Zufriedenstellender Return? Kamapagne weiterführen? à evtl. modifizierte Kampagne?
• Negative Keywords automatisch senken / stoppen
• Positive Keywords weiter optimieren – maximale Marge, maximaler Umsatz, maximale Transaktionen?
Auch
Null-­‐Rechnungen
(ROI
100%)
und
leicht
negaFve
Kampagnen
sind
häufig
sinnvoll
und
sollten
weiterlaufen!

33. Wert des Besuchers
Anpassung der Landingpage

34. Identifizierung des Users vor Rendern der Seite!
• Wir kennen seine Daten (Ort, Browser, Keyword, Channel, Kampagne)
• Wir kennen Performance-Daten „ähnlicher“ Besucher (BITTE vorberechnen à Performance)
• Kombinationen von Dimensionen (Land, Bundesland, Stadt, Uhrzeit!, Kampagne, Anzeigengruppe, Anzeige,
Keyword, MatchType (!!), ISP, Device, Affiliate, Anzeigenposition (!!) etc. etc. etc.)
• Erfahrungsgemäß: Mehr als 3 Dimensionen selten sinnvoll
• Wert = ∑(commission) /#Besucher
• Beispiel: 5025 Besucher aus Berlin über [internetanbieter berlin] ergaben 7259€ à Wert = 1,45€
• Beispiel: 1000 Besucher aus Hamburg über www.berlin.de/ueber-uns ergaben 100€ à Wert = 0,1€
Je
nach
berechnetem
Wert
des
Users:
Werbung?
Andere
Anbieter?

35. Weitere Möglichkeiten
• Berliner kaufen lieber bei QVC
als Amazon?
• Liefert QVC in die Region des
Besuchers?
Andere Merchants
• Strikt nach Preis?
• Münchner – teurere Produkte?
• Regionale Unterschiede in der
Conversionrate?
Produkt Reihenfolge
• Hat ein ähnlicher Besucher ein
weiteres Produkt gekauft / auf
einen weiteren Link geklickt?
• Nett: Basket-Tracking (Zanox)
Up & Cross Selling
• Abhängig von Geschäftsmodell
• Abhängig von Moral & Ethik
• Abhängig von Merchants
(werden schnell böse L )
Kreativ sein!

36. Amazon
• Kein Sub-ID Tracking
• 100 „Tracking-IDs“
• AGB verbieten Zuordnung User ó Sale
• Theorie: 100 Tracking IDs generieren -> zyklisch (0,1,2,...,98,99,0,1..)
• 100 zu wenig? Neue Accounts registrieren
• Option a) Letzter ausgehender Klick (dieser Tracking-ID) bekommt Sale
• Option b) Intelligente Zuordnung anhand von Produktkategorie
• Option c – Erlaubt! ) SubIDs erstellen für wichtigste Dimensionen (Kampagne, Keyword, Region etc.)
!!
Anmerkung:
Nach
dem
Vortrag
wurde
mir
von
einem
Teilnehmer
mitgeteilt,
dass
Amazon
auf
Einladung
die
Möglichkeit
anbietet,
echte
Sub-­‐IDs
zu
nutzen.
Das
dür[e
wohl
„schon“
ab
mi^leren
4-­‐
stelligen
Provisionen
pro
Monat
möglich
sein.

37. Noch Zeit?
Ŏ

38. Quick-Tipps!
Ŏ
Persönlicher Kontakt mit
Merchant (Hinfliegen! –
Agentur?)

39. Quick-Tipps!
Ŏ
Transaktionsvolumen oft
wichtiger als Marge
(Provisionsstufen)

40. Quick-Tipps!
Ŏ
Klick-ID àHashIDs
(a7b2 = 25129,
kHb4 = 25130)

41. Quick-Tipps!
Ŏ
Keine notwendigen
Bedingungen („Not null“) in
Datenbank –Fehler statt
Redirect

42. Quick-Tipps!
Ŏ
„Der Merchant hat ein Recht zu Wissen,
woher der Traffic kommt“ – Aufpassen
bei Kampagnen Tags in Referrer à
Redirect Script & streiten gehen J

43. Quick-Tipps!
Ŏ
Kennt eure Leistung!
% des Gesamt Umsatzes / Merchant?
% des gesamten Affiliate Umsatzes?

44. Quick-Tipps!
Ŏ
Kennt den Merchant!
Insights zu seinen Markt- &
Kundenanalysen (Kundenstamm?)

45. Quick-Tipps!
Ŏ
Kennt das Netzwerk!
Entscheidet euch für möglichst wenige
Netzwerke (1-2) und pflegt Kontakte

46. Quick-Tipps!
Ŏ
Kennt das Netzwerk!
Auch Netzwerke kennen den Begriff
„Kickback“ bei passender Leistung

47. Nerd-Tipp!
Ŏ
ITTT / PUSH bei Sale
z.B. Philipps Hue ansteuern J

48. Noch immer Zeit?
Ŏ
Tool-­‐Tipps!

49. CrazyEgg

50. Crazyegg

56. Finito!
Ŏ
Noch fragen?
Bei
Fragen
jederzeit
via
Facebook
(h^ps://www.facebook.com/mschirmer)
,
E-­‐Mail
(kontakt@tarife.at)
oder
Skype
(Nickname
bi^e
per
FB/Mail
erfragen).